如何在dataframe中使用apply()中的shift()，并仍然访问完整的序列？

在dataframe中使用apply()函数的shift()方法，并仍然访问完整的序列，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经导入了pandas库，并创建了一个dataframe对象。
2. 在apply()函数中，传入shift()方法作为参数。shift()方法用于将dataframe中的元素沿着指定轴移动指定的步数。
3. 在shift()方法中，可以指定移动的步数，正数表示向下移动，负数表示向上移动。例如，shift(1)表示向下移动一行，shift(-1)表示向上移动一行。
4. 在apply()函数中，可以使用lambda函数来对每个元素应用shift()方法。lambda函数可以接收一个参数，表示dataframe中的每个元素，然后返回应用shift()方法后的结果。
5. 为了仍然访问完整的序列，可以在lambda函数中使用dataframe的索引来访问其他行的元素。例如，可以使用df.iloc[i]来访问第i行的元素。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个dataframe对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 使用apply()函数和shift()方法
df['B'] = df['A'].apply(lambda x: df['A'].shift(x))

# 打印结果
print(df)

这段代码将在dataframe中创建一个新的列'B'，其中的元素是列'A'中的元素向下移动相应步数后的结果。注意，在lambda函数中，我们使用了df['A'].shift(x)来访问其他行的元素。

关于apply()函数和shift()方法的更多信息，你可以参考腾讯云的pandas文档：pandas文档。

请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因你使用的编程语言、数据结构和库的版本而有所不同。